Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Ш Ковбойский язык очень легко понять, — заметил один ковбой. — Нужно просто заранее знать, что хочет сказать твой собеседник, и не обращать внимание на его слова.


Д.Бурстин, Американцы: демократический опыт


До сих пор нейросети рассматривались нами лишь как инструмент предсказания, но не понимания. Действительно, классический нейросетевой подход — метод черного ящика -предполагает создание имитационной модели, без явной формулировки правил принятия решений нейросетью. Вернее, эти правила содержатся в весах обученной нейросети, но понять их, переформулировав на язык “если … то …” не представлялось возможным. В этой главе мы продемонстрируем методику, позволяющую строить подобные правила, объясняющие нейросетевые решения. Нейросети, таким образом, можно использовать не только для предсказаний, но и для извлечения знаний из баз данных.


Традиционно построение правил вывода и баз знаний считается прерогативой экспертных систем — направления искусственного интеллекта, которое    претендовало в начале


семидесятых годов заменить собою искусственные нейронные сети в задачах обработки информации. Экспертные системы были ориентированы именно на обработку данных с помощью некоторых правил вывода, которые предполагалось извлекать у экспертов в той или иной области знаний. Экспертные системы были призваны реализовывать цепочки рассуждений, имитирующих анализ ситуации экспертом-человеком. По сути в 70-е годы сам термин “искусственный интеллект” был синонимом разработки экспертных систем, или инженерии знаний.


Это направление, однако, столкнулось с рядом принципиальных трудностей. В частности, инженеры знаний должны были извлекать их у очень квалифицированных экспертов, которые, вообще говоря, не стремились поделиться информацией. Знания — большая ценность, и передавать их, чтобы помочь создать себе легко тиражируемую замену и, в конечном счете, обесценить себя как специалиста, стремился далеко не каждый. Но даже и при наличии соответствующего желания, эксперт не всегда мог внятно сформулировать те правила, которыми он пользуется при подготовке экспертного заключения. Очень многое в его работе связано с интуитивными качественными оценками, распознаванием ситуации в целом, то есть с не формализуемыми процедурами (мы знаем, что это как раз та ситуация, в которой особенно отчетливо проявляются преимущества нейросетевого подхода). Но даже если все трудности оказывались преодоленными, достоинства построенной экспертной системы оказывались не абсолютными, поскольку именно явная формализация правил вывода, а не компьютерная система сама по себе представляла основную ценность. В этом смысле весьма показателен опыт создания в 70-е годы в Стэнфордском университете экспертной системы MYCIN, с помощью которой врачи должны были повысить надежность диагностики септического шока. Септический шок, дававший в случае развития 50% летальных исходов у прооперированных больных вовремя диагностировался врачами лишь в половине случаев. Экспертная система MYCIN позволила повысить качество диагностики почти до 100%. Однако, после того, как врачи познакомились с ее работой, они очень быстро сами научились правильно ставить соответствующий диагноз. Необходимость в MYCIN отпала и она превратилась в учебную систему. Таким образом, основная польза проекта состояла именно в извлечении знаний в понятном для человека виде.

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»